Flächenhafte und funktionale Analyse kleinräumiger ...

Diskussion
noch positiv, allerdings war auf jeweils einer der Teilflächen für jede Rasterweite der G-
Wert negativ. Insgesamt zeigte sich also, dass in mehr als 70 % der Fälle die real
vorhandene räumliche Variabilität mit zunehmendem Rasterpunktabstand weniger gut
abgebildet wurde und in mehr als 55 % der Fälle eine Rasterweite von mindestens 25 m
noch positive G-Werte lieferte. In den anderen Fällen waren die Ergebnisse jedoch
uneinheitlich.
Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass unabhängig vom Parameter und von der
Rasterweite die höchsten G-Werte auf der Teilfläche I02 gefunden werden konnten.
Tatsächlich können zwei Drittel aller höchsten G-Werte der Teilfläche I02 zugeordnet
werden, ein weiteres Drittel entfällt auf die Teilfläche I01, während die Teilfläche I03 am
schlechtesten abschneidet. Charakteristisch für die Fläche I02 waren die starken
Beziehungen einiger betrachteter Standortparameter untereinander (wie z.B. zwischen
pH-Wert und P- sowie Nt-Gehalt und zwischen P-Gehalt und Nt-Gehalt), die gleichzeitig
auch eine stärkere Beziehung zu den Reliefattributen zeigten (siehe Tab. A 46). Dies
weist auf eine reliefabhängige Verteilung dieser Parameter hin, was möglicherweise
auch zu besseren Interpolationsergebnissen geführt hat. Tatsächlich wurden auf den
Flächen, auf denen die Beziehungen zwischen Standortparametern und Reliefattributen
deutlich vorhanden waren, auch bessere Interpolationsergebnisse erzielt. So waren G-
Werte der Karten von pH-Wert, P- und Nt-Gehalt auf der Fläche I02 besser gegenüber
den Karten derselben Parameter der Flächen I01 und I03. Auch NETTE (2001) fand eine
Reliefabhängigkeit von pH-Wert, Kalium-, Humus- und Gesamtstickstoffgehalt für ein
Untersuchungsgebiet in der Eifel. Allerdings wurde beim Mg-Gehalt, der ebenfalls gute
Interpolationsergebnisse auf der Fläche I02 lieferte, festgestellt, dass er auch auf I03,
ohne erkennbare Reliefstruktur dennoch gute Interpolationsergebnisse zeigte. Bei den
Karten der Ertragsanteile von Pflanzenarten und der Trockenmasse wurden auf der
Fläche I02, im Vergleich zu I01 und I03, ebenfalls bessere Interpolationsergebnisse
erzielt. Dabei wurden ebenfalls Korrelationen zwischen den Arten und einigen
Standortfaktoren (wie pH-Wert, P- und Nt-Gehalt) sowie den Reliefattributen
nachgewiesen, die wiederum auf eine Reliefabhängigkeit hinweisen. Die zuvor
gezogenen Schlussfolgerungen für den Zusammenhang zwischen Reliefabhängigkeit
und Interpolationsqualität bestätigen sich daher ebenfalls für die Vegetation und
- allerdings in deutlich geringerem Maße - für die Trockenmasse.
4.8.1.3 Variogrammanalyse für die interpolierten Parameter
Bei der Berechnung von optimalen Stichprobenmengen, der Untersuchung von
Streuungsmaßzahlen sowie bei der Beurteilung der Güte einer Interpolation auf
Grundlage des RMSE sowie der der G-Werte werden nur Wertunterschiede zwischen
einzelnen Punkten unter rein statistischen Aspekten betrachtet, ohne die räumliche
Verteilung der Daten auf der Fläche zu berücksichtigen. Zur statistischen Betrachtung
möglicher raumbezogener Effekte wurden ergänzend Variogramm-Analysen
durchgeführt. Dabei zeigte sich, dass nur bei fünf von neun interpolierten Parametern,
Mg-Gehalt, K-Gehalt, Lolium perenne, Trifolium repens und Trockenmasse, eine
räumliche Abhängigkeit vorhanden war, und dies auch nur auf jeweils einer der
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